Nonostante la maggior parte della letteratura accademica sia concorde nel raggiungere conclusioni per lo più positive circa la presenza nel mercato degli operatori ad Alta Frequenza, gli attacchi della stampa specializzata e degli operatori tradizionali, nonché di qualche accademico sono molto frequenti. Essi ritengono che le strategie aggressive adottate dalle imprese HF si spingano fino a dare vita a situazioni in cui la probabilità di inefficienze sul mercato sia molto alta, in modo tale da trarre elevati profitti.
Gli stessi regolatori normativi ritengono che alcune pratiche ad alta frequenza possano creare artificiosamente situazioni di inefficienza e analizzano le situazioni dandone una definizione.
Di seguito si cercherà di analizzare tutti i possibili effetti distorsivi della presenza dei traders ad alta frequenza sulla struttura del mercato.
42 F. Zhang, “high Frequency Trading, Stock Volatility, and Price Discovery”, 2010
43 K.J. Froot, D.S. Scharfstein, J.C. Stein, “Herd on the street: informational inefficiencies in a market with
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Innanzitutto i possibili danni al mercato possono essere rappresentati dai seguenti: asimmetria informativa, selezione avversa, liquidità ombra, Flash crashes, rischio operativo e la correttezza di tali strategie.
Asimmetria informativa
Il Trading ad Alta Frequenza, oltre a trarre vantaggio dalla velocità di esecuzione degli ordini trae profitto anche dalla velocità con la quale viene a conoscenza delle informazioni; un esempio molto semplice di tale affermazione è la strategia del flash trading; con tale strategia appare possibile il verificarsi di situazione caratterizzate da asimmetria informativa: infatti avere la prelazione sugli ordini che non possono essere eseguiti al NBBO nel ECN e che dovrebbero essere inviati al mercato in cui tale prezzo è presente offre ad un HFT due possibilità:
- Se il trader Hf ritiene conveniente processare l’ordine in prelazione, esso intraprende le azioni analizzate nel precedente capitolo;
- Se, invece, non lo ritiene conveniente, può non solo decidere di non processarlo, ma conosce in anticipo che tale ordine verrà inviato nel mercato in cui è presente il prezzo NBBO. Di conseguenza il trader sa che su tale mercato sta per arrivare un ordine, del quale conosce le principali caratteristiche in termini di prezzo, quantità e tipologia, e prima che l’ordine arrivi a destinazione, l’operatore HF può procedere a ritirare le proprie proposte di acquisto o vendita. In questo modo, tale informazione anticipata funge da filtro per l’operatore ad Alta Frequenza, verso quei flussi di liquidità non gestibili profittevolmente.
Nel 2010, due studiosi, Jovanovic e Menkveld pubblicarono il proprio research paper intitolato “Middleman in Limit Order Markets”44, il quale consiste in un modello teorico ed
un’analisi empirica. Nell’analisi empirica, analisi dell’inizio dell’attività di trading dell’indice Chi-X il 16 aprile 2007, gli autori trovarono evidenze circa la miglior posizione informativa del middleman (il termine middleman si riferisce all’operatore ad Alta Frequenza) rispetto alla media degli altri investitori, cioè il suo tempo di reazione è minore rispetto agli altri operatori e le sue decisioni di trading sono tutte nella direzione corretta.
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Riguardo il contributo data dal Trading ad Alta Frequenza sul welfare del mercato, i risultati dei due studiosi sono contrastanti; nel modello teorico, una situazione preesistente di selezione avversa può essere risolta dall’operato del trader HF, ma, lo stesso operatore ad Alta Frequenza può creare od aggravare un esistente problema di selezione avversa. Ciò può portare ad una maggiore attività di trading e uno spread più stretto (aumentando il benessere del 30%) ma può anche provocare un aumento del bid- ask spread ed un declino del trading.
L’opinione di chi scrive è abbastanza realistica: ovvero, è vero sì che i traders ad Alta Frequenza si avvantaggiano dalla posizione favorevole rispetto agli altri operatori, ma questa asimmetria informativa è presente in qualsiasi settore dell’economia. Ad esempio quando un acquirente si presta ad acquistare un’automobile usata, esso è in una posizione di asimmetria informativa rispetto al venditore, poiché non conoscerà tutte le caratteristiche dell’auto e del precedente proprietario.
Per concludere, sembra esagerato criticare con research papers tale caratteristica del Trading ad Alta Frequenza, poiché appunto è un aspetto ricorrente in qualsiasi settore economico.
Selezione avversa
La selezione avversa deriva dell’asimmetria informativa; nel momento in cui un operatore detiene maggiori informazioni circa un evento rispetto agli altri, pone gli altri partecipanti al mercato nelle condizioni di intraprendere processi di decisione deficitari che risultano in scelte errate, ovvero non redditizie. Nel Trading ad Alta Frequenza, oltre ad avere questa particolare caratteristica, i traders HF mettono in atto strategie al fine di creare artificiosamente delle situazioni sul mercato, in modo tale da trarre in inganno gli altri operatori, costringendoli ad agire in modo errato. Un utilizzo di tale pratica avviene con la strategia pinging; attraverso le continue simulazioni, gli operatori ad Alta Frequenza spingono gli operatori tradizionali ad intraprendere azioni che in mancanza delle situazioni artificiose non avrebbero mai intrapreso. Per chiarire tale criticità si propone un esempio: si ipotizzi la presenza sul mercato di un investitore tradizionale che adotta una strategia short-term, che cerca di seguire i microtrend di mercato45. Se le
45 In sostanza, analizza per esempio l’andamento delle quantità presenti sui book di negoziazione e prende
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quantità in denaro mostrano una tendenza decrescente, tale trader sarà spinto a vendere poiché verrebbe identificata una probabile situazione di discesa del prezzo. In presenza di uno scenario di questo tipo, il trader HF potrebbe simulare una discesa delle quantità in denaro, modificando le proprie posizioni sul book di negoziazione. Ciò spinge il trader tradizionale verso decisioni di vendita erronee. Contestualmente il trader HF prende la posizione di controparte in acquisto degli ordini di vendita inviati dal trader tradizionale, accumulando quantità in acquisto. Successivamente il HFT inizierà a creare una situazione di risalita dei prezzi, eliminando le proprie quantità in vendita e riempendo contestualmente di ordini in acquisto nel book. Adottando tali azioni, il trader ad Alta Frequenza crea una tensione finanziaria per il trader tradizionale che aveva puntato su una discesa del prezzo, fino a spingerlo ad inviare ordini di acquisto come chiusura in stop loss della propria posizione; una volta inviati gli ordini di negoziazione di acquisto, il trader HF potrà utilizzarli per chiudere in profitto la propria strategia, attraverso ordini di segno opposto a quelli del trader tradizionale.
Una prima analisi di tale esempio porterebbe ad addossare impatto positivo di dette strategie (in particolare della strategia pinging) sulla microstruttura del mercato; infatti tale strategia sembrerebbe determinare un aumento della liquidità sul mercato con contestuale aumento della profondità dei book di negoziazione. In realtà questi vantaggi sono solo apparenti: l’HFT simulando determinate situazioni di mercato cercando di trarre vantaggio dalle reazioni dei trader tradizionali, trae un vantaggio economico simmetrico alle perdite subite dagli operatori tradizionali causate da decisioni da selezione avversa.
Liquidità ombra
Il concetto di liquidità ombra è collegata a diverse strategie utilizzate dai trader High Frequency, tra le quali il pinging visto in precedenza. La valenza informativa del book di negoziazione e, contestualmente, della presenza di liquidità in un determinato strumento finanziario è diminuita con l’affermarsi dei software ad Alta Frequenza. Attraverso le simulazioni di determinate situazioni messe in atto dagli operatori HF, le proposte di negoziazione presenti sui book di negoziazione sono diventate mobili, aumentando la probabilità che tale liquidità possa scomparire dal book al verificarsi di determinati eventi. Ciò ha provocato un impatto negativo sulla capacità e qualità
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informativa dei mercati poiché ha reso molto difficile in determinate situazioni la negoziazione di alcuni strumenti finanziari per gli operatori tradizionali: infatti la liquidità presente potrebbe scomparire da un momento all’altro provocando perdite agli operatori tradizionali che sarebbero costretti ad accettare prezzi peggiori e non preventivati.
Quanto detto porta a ritenere che la liquidità offerta dai sistemi ad alta frequenza diverge da quella offerta dagli operatori tradizionali, soprattutto in termini di stabilità. La velocità con cui la liquidità ad alta frequenza abbandona il mercato ha fatto nascere il termine “liquidità ombra” (liquidity shadow).
Flash crashes
Un fenomeno di Flash Crash è già stato analizzato nel primo capitolo, quando si è parlato della diffusione del fenomeno del Trading ad Alta Frequenza. Come si è visto, un Flash Crash consiste in un’improvvisa, rapida e la maggior parte delle volte immotivata discesa dei prezzi di uno o più strumenti finanziari, oppure di un intero indice, a cui segue un rimbalzo nei minuti successivi fino ad arrivare al livello ante-flash.
Nonostante questi crolli si possano verificare anche in assenza dei sistemi ad Alta Frequenza, la presenza di questi ultimi comporta una maggiore ampiezza dei movimenti e velocità delle fasi sia di discesa che di successivo rimbalzo del livello dei prezzi. Per comprendere più approfonditamente le fasi di tale fenomeno si riporta un esempio. Nel momento in cui viene inviato un ordine di vendita molto grosso relativo ad uno strumento finanziario, aumenta la probabilità che il mercato possa diventare più sottile a causa dell’immediata cancellazione degli ordini in acquisto da parte degli HFT meno capitalizzati e non in condizione di gestire l’ordine, determinando una possibile discesa anomala dei prezzi e un aumento della volatilità di brevissimo termine. Se tale movimento avviene in concomitanza di importanti livelli tecnici, è ragionevole ipotizzare l’attivazione di ordini automatici di stop loss che rafforzano il trend in atto. L’arrivo di ulteriore liquidità, contestualmente a tali ordini di chiusura, può provocare il ritiro degli ordini di negoziazione e la chiusura delle operazioni anche degli operatori ad Alta Frequenza più capitalizzati che precedentemente avevano capitalizzato posizioni contro il trend. L’uscita di tali operatori e il tentativo di seguire il trend (in discesa) in atto, spinge il prezzo dello strumento in questione in violenta accelerazione.
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Per riassumere, un Flash crash consiste in un forte e rapido crollo del valore di uno strumento finanziario, slegato da motivazioni economiche ma causato da un effetto a cascata di natura meccanica, le cui conseguenze vengono amplificate dalla presenza del Trading ad Alta Frequenza. Tali conseguenze si ripercuotono su tutti i partecipanti al mercato, spinti a decisioni di selezione avversa e alla chiusura automatica delle proprie posizioni a causa dell’improvviso aumento della volatilità di breve periodo.
Un report del 2011 redatto dal International Organization of Securities Commission (IOSCO) evidenziò una forte interconnessione tra mercati finanziari americani. Detta interconnessione portò a ritenere che le negoziazioni ad alta frequenza trasmettevano gli shock da un mercato ad un altro, amplificando il rischio sistemico46, come avvenne in
tutti gli eventi di Flash Crashes.
Rischio operativo
Per rischio operativo si intende il rischio di perdite derivanti da fallimenti o inadeguatezza dei processi interni, delle risorse umane e dei sistemi tecnologici oppure derivanti da eventi esterni.
Nel campo del High Frequency Trading, detto rischio risulta rilevante per l’aspetto che riguarda i sistemi tecnologici: la velocità abbagliante utilizzata dai sistemi di trading ad alta frequenza per la negoziazione implica che un solo e semplice errore nel software provochi milioni di perdite in un periodo di tempo brevissimo.
Un esempio di perdite che tale rischio può provocare avvenne il 1° Agosto 2012, quando un market maker, Knight Capital, subì una perdita di $440 milioni in un periodo di tempo di 45 minuti a causa di un algoritmo errato. In quella circostanza, un nuovo software algoritmico della Knight Capital eseguì milioni di negoziazioni errate in più di 150 titoli, acquistandoli al prezzo lettera più elevato e rivendendoli al prezzo denaro minore. L’iper-efficienza dei sistemi ad alta frequenza ha fatto sì che gli altri operatori HF piombarono in quel mercato e trassero vantaggio dall’errato software di Knight Capital, mentre la stessa cercava di isolare il problema. Una volta avvenuta la correzione, Knight Capital si trovava sull’orlo del fallimento, e da lì a poco fu acquistata da GETCO.
46 Rischio che l’insolvenza o il fallimento di uno o più operatori, provochi fenomeni generalizzati di
53 Correttezza del Trading ad Alta Frequenza
La discussione riguardo il Trading ad Alta Frequenza è molto incentrata sulla correttezza di tali tecniche. Questo è dovuto al fatto che il HFT necessita di un accesso a bassa latenza, il quale offre un vantaggio in termini di velocità rispetto agli altri operatori. Questo vantaggio privato di accesso diretto non è però stato inventato dal Trading HF. Infatti Hasbrouck e Saar47 evidenziarono che i cosiddetti “floor traders”48
hanno un vantaggio temporale rispetto agli operatori off-floor, come avviene appunto con gli operatori ad alta frequenza e gli operatori tradizionali.
Sebbene detta questione dell’accesso preferenziale è molto discussa, Hasbrouck e Saar sostenevano che il problema della correttezza è molto più complesso. Infatti gli autori evidenziarono che, da una parte, il SEC vieta alle società di rilasciare informazioni rilevanti ad un sottoinsieme di investitori, ma, dall’altra parte, lo stesso legislatore permette agli operatori di mercato la vendita di data-feeds (stream di informazioni digitali) ad alcuni sottoscrittori, il quale provoca un sistema di investitori non omogeneo, ma a strati.
Altri due autori, Angel e McCabe49, sostennero che per affrontare l’argomento della
correttezza nel HFT, vi sono tre domande a cui rispondere: 1. Cosa rappresenta il Trading ad Alta Frequenza?
2. Quali sono i criteri utilizzati per giudicare la correttezza? 3. Quanto corrette sono le tecniche ad Alta Frequenza?
Le tecniche ad Alta Frequenza comprendono una moltitudine di pratiche che vanno da quelle chiaramente legittime e benefiche per il mercato e la società, ad altre con una chiara apparenza di illegittimità, le quali vengono molto spesso definite incorrette. Alla prima domanda si è già risposto nel corso dell’analisi delle caratteristiche e delle strategie ad Alta Frequenza.
Per rispondere alla seconda domanda, possiamo utilizzare una miriade di criteri; utilizzando il criterio di Sherfrin e Statman50, identifichiamo la correttezza nel mercato
finanziario con riguardo alle seguenti sette dimensioni:
47 J. Hasbrouck and G. Saar, “Low-Latency Trading”, Johnson School Research Paper Series No. 35-2010,
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48 Gli operatori “floor traders” sono coloro che operano all’interno della sede della Borsa Valori
49 J.J. Angel, D. McCabe, “Fairness in finalcial markets: the case of high frequency trading”, J. Bus. Ethics
112(4), 2013, pp.585-595
50 S. Shefrin, M. Statman, “Ethics, fairness and efficiency in financial markets”, Finan. Anal. J. 49(6), 1993, pp.
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a. Libertà dalla coercizione: i partecipanti non hanno facoltà di scelta circa la decisione di partecipare o meno ad una negoziazione;
b. Libertà da false dichiarazioni: la frode non è ammessa;
c. Informazione uguale tra tutti i partecipanti: non vi è l’insider trading;
d. Uguale potere di elaborazione: non vi è disparità tra i partecipanti nel processare le informazioni;
e. Libertà dagli impulsi: i partecipanti sono protetti dai propri impulsi irrazionali, per esempio, nei periodi nei quali è ammesso il diritto di recesso;
f. Prezzi efficienti: i prezzi riflettono tutte le informazioni, sia passate che future, disponibili sul mercato;
g. Uguale potere contrattuale: non vi una grossa disparità o asimmetria nel potere tra i partecipanti al mercato.
Infine, si deve rispondere alla domanda più complicata delle tre: è corretto il Trading ad Alta Frequenza? È palese che alcune delle strategie descritte nel capitolo dedicato, come ad esempio il Quote stuffing, Pinging e smoking, non presentino nessuna condizione di difendibilità sotto l’aspetto etico e dell’efficienza del mercato. Quindi viene semplice etichettare dette strategie come non corrette, dato anche le critiche da parte di accademici e operatori di mercato circa le stesse.
Focalizzando ora l’attenzione sulle altre strategie ad Alta Frequenza, la discussione risulta più sfumata, e le opinioni di accademici e regolatori di mercato risultano contrastanti.
Utilizzando il set di criteri di Shefrin e Statman, Angel e McCabe escludono chiaramente il Trading ad Alta Frequenza dal criterio 1, libertà dalla coercizione, dal criterio 2, libertà da false dichiarazioni, e sembrano escludere il HFT anche riguardo la disuguaglianza di potere contrattuale tra operatori. L’idea degli autori è che se acquisti co-location ed una abilità informatica migliore, si ottiene più potere. Per chiarire la loro idea, utilizzano l’analogia delle imprese che assumono i migliori talenti in circolazione e si chiedono se ciò sia corretto.
Mentre il desiderio di investire in processi informativi migliori sembra essere accettabile come assunzione, la questione riguardante la co-location non è così semplice. Presumibilmente, il concetto di co-location riguarda l’assunzione “first come first serve”, ma analizzando maggiormente questo aspetto si può sostenere chiaramente che detta assunzione produce delle esternalità sul mercato che sono totalmente diverse da quelle
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prodotte dall’assunzione dei migliori talenti. Il vantaggio della co-location si traduce in cinque milionesimi di vantaggio in velocità o in esecuzione di ordini per un’impresa che si trova ad un miglio dalla posizione fisica della negoziazione.
Tuttavia, l’aspetto delle esternalità negative che alcune pratiche creano sul mercato è ignorato. Entrando più nell’aspetto politica, questi autori sostengono che è stata abbandonata qualsiasi campagna di riforma della finanza, promuovendo l’accesso in essa dell’influenza politica (avendo poi un vantaggio in sede di votazione) e ignorando le esternalità negative che tale gioco impone.
Per quanto riguarda il criterio sei, efficienza dei prezzi, gli autori sostengono che detti prezzi efficienti sono validi solo per coloro che sono impegnati nella stessa tipologia di pratica, ovvero arbitraggio e attività di market making; quindi detta caratteristica risulta essere applicata solo per gli operatori ad Alta Frequenza.
In generale sembra che la questione riguardante la correttezza del Trading ad Alta Frequenza sia più rosea del previsto. Infatti solo nella classificazione delle strategie aggressive possiamo trovare alcune tecniche indifendibili sotto l’aspetto etico, portando a sostenere che vi è una sorta di auto-selezione di tecniche considerate unfair che, secondo l’opinione di chi scrive, dovrebbe essere disciplinate in modo molto più attivo, in modo tale da porre un freno al loro utilizzo.
In ogni caso, l’HFT può essere un’innovazione utile come evidenziato da recenti studi empirici, ma tuttavia non è pronto alla ribalta senza riforme o modifiche sostanziali che ne disciplinino gli aspetti più scuri e illegittimi.
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CAPITOLO V
TREND E PROFITTABILITA’ DEL TRADING AD ALTA FREQUENZA
La straordinaria crescita nell’utilizzo delle tecniche ad Alta Frequenza sembra aver raggiunto il proprio limite negli ultimi anni.
L’utilizzo di software sofisticati ad alta frequenza che permettono la sottoscrizione e cancellazione di ordini per la realizzazione di profitti è diventato molto diffuso soprattutto nel mercato azionario. Il fenomeno del Trading ad Alta Frequenza è esploso negli ultimi dieci anni, diventando parte integrante della negoziazione di titoli. Nonostante questo straordinario sviluppo, il Trading ad Alta Frequenza ha subito un declino a cominciare dalla crisi finanziaria scoppiata nel 2008. Tuttavia un’analisi dei fattori negativi che hanno portato alla decrescita nell’utilizzo di tali tecniche, potrebbe condurre ad una ripresa del fenomeno negli anni a venire.
L’evoluzione del Trading ad
Alta Frequenza si può
suddividere in due periodi, come analizzato in Figura 5.1.
Il periodo antecedente la crisi finanziaria del 2008 fu segnato dal una crescita esponenziale di tale fenomeno da entrambe le parti dell’oceano Atlantico. In Europa, la quota di HFT rispetto al totale di titoli quotati è salita da zero nel 2005 a circa 40% nel 2010. Negli Stati Uniti, dalla quota iniziale del 20% nel 2005, si arrivo al 60% quattro anni dopo. Tuttavia con la grave crisi finanziaria scoppiata nel 2008, la crescita del Trading ad Alta Frequenza non solo subì una brusca frenata, ma la quota di mercato di tale fenomeno cominciò a restringersi; infatti i dati rilevati nel 2014 evidenziano una decrescita nell’utilizzo di tali tecniche in entrambi i mercati (35% e 50%